⚠ Уведомление о коррекции (2026-04-19): Фиксированы отчеты по бенчмарку фазы 3 сегодня ранее (docs/phase3a/, docs/phase3b/, docs/phase3c/, docs/phase3d/) использовал симулятор Python для «структурированной памяти» состояние — НЕ сам двигатель yantrikdb. Повтор с настоящим yantrikdb находится в docs/phase3e/. Полный обзор аудита, предварительный исправленные цифры и точные ворота публикации для публикации результатов находятся в CORRECTIONS.md.

База данных памяти, которая забывает, консолидирует и обнаруживает противоречия.

Векторные базы данных хранят память. Они ими не управляют. После 10 000 воспоминаний качество воспоминаний ухудшается, потому что нет консолидации, нет забывания, нет разрешения конфликтов. Ваш ИИ-агент становится только шумнее.

YantrikDB отличается. Это когнитивный движок памяти — встраивайте его, запускайте как сервер или подключайтесь через MCP. Он думает о том, что хранит.

Самый короткий путь, чтобы попробовать: Настройка MCP для Claude Code / Cursor / Windsurf → (один pip install, один конфиг блок).

Общая картина: YantrikDB — это слой памяти, созданный на пути к YantrikOS — нативной операционной системе, где агенты являются первоклассными примитивами, а не приложениями сверху.

YantrikDB

⚠ Correction notice (2026-04-19): Phase 3 benchmark writeups committed earlier today (docs/phase3a/, docs/phase3b/, docs/phase3c/, docs/phase3d/) used a Python simulator for the “structured memory” condition — NOT the actual yantrikdb engine. Rerun with real yantrikdb is in docs/phase3e/. Full audit trail, preliminary corrected numbers, and the exact publication gate for a findings post are in CORRECTIONS.md.

A memory database that forgets, consolidates, and detects contradictions.

Vector databases store memories. They don’t manage them. After 10,000 memories, recall quality degrades because there’s no consolidation, no forgetting, no conflict resolution. Your AI agent just gets noisier.

YantrikDB is different. It’s a cognitive memory engine — embed it, run it as a server, or connect via MCP. It thinks about what it stores.

Shortest path to try it: MCP setup for Claude Code / Cursor / Windsurf → (one pip install, one config block).

The bigger picture: YantrikDB is the memory layer being built on the road to YantrikOS — an AI-native operating system where agents are first-class primitives, not apps on top. Memory was the bottleneck, so we’re shipping it first.

📄 New paper (May 2026): Skill as Memory, Not Document — measuring three failure modes when agent skill catalogs scale to 5,000 skills. Code + raw CSVs reproducible in benchmarks/skill_recall/.

99.9% token savings vs file-based memory

At 500 memories, file-based memory exceeds 32K context. At 5,000, it doesn’t fit in any model — not even 200K. YantrikDB stays at ~70 tokens per query. Precision improves with more data — the opposite of context stuffing.